Visco-elasticiteitsbeeldvorming om leverkanker te beoordelen (VisCan)

ONDERZOEKSVRAAG EN ACHTERGROND: Primaire leverkanker of hepatocellulair carcinoom (HCC) is de vijfde meest voorkomende vorm van kanker bij mannen en de zevende bij vrouwen en is wereldwijd de tweede doodsoorzaak door kanker. In Canada is HCC de enige kanker waarvoor de mortaliteit toeneemt. Meer dan 80% van de HCC-gevallen komt voor bij personen met gevorderde leverfibrose (cirrose) als gevolg van virale hepatitis-infectie (B en C), niet-alcoholische leververvetting (NAFLD) en alcoholische leverziekte. Zodra cirrose is vastgesteld, is er een aanzienlijk verhoogd risico op het ontwikkelen van HCC. Bovendien wordt HCC waargenomen bij zwaarlijvige diabetici zonder cirrose, waardoor het aantal risicopatiënten met een ziekte met een hoog sterftecijfer toeneemt. HCC-surveillance wordt in verband gebracht met een significant verlengde overleving. Slechts 52% van de patiënten die worden gesurveilleerd, heeft echter vroege HCC's die in aanmerking komen voor curatieve behandeling, terwijl de rest van de patiënten een ziekte in een tussenliggend of gevorderd stadium heeft die alleen in aanmerking komt voor overbruggings- of palliatieve behandeling. HCC-surveillance wordt ook in verband gebracht met significante verbeteringen in detectie in een vroeg stadium, curatieve behandelingspercentages en overleving, zelfs na correctie voor doorlooptijdbias. Noord-Amerikaanse richtlijnen bevelen elke 6 maanden echografie (VS) aan bij risicopatiënten die niet-cirrotische hepatitis B-dragers en cirrotisch zijn. Een belangrijke uitdaging voor de VS is echter de lage gevoeligheid (60-78%) voor het identificeren van een laesie als gevolg van leversteatose en cirrose. Zodra een verdachte kwaadaardige laesie wordt gedetecteerd in de VS, bevelen de huidige richtlijnen van de American Association for the Study of Liver Diseases (AASLD) contrastversterkte US-, magnetische resonantiebeeldvorming (MRI) of computertomografie (CT) -scans aan om de verdenking te bevestigen.

DOEL: Het doel op lange termijn is het ontwikkelen van Amerikaanse biomarkers van focale leverlaesies en strategieën om de diagnostische gevoeligheid voor HCC te verbeteren met behoud van een hoge specificiteit. Dit zou een grote doorbraak betekenen, omdat HCC-diagnose momenteel een combinatie vereist van echografie en bevestiging met behulp van MRI, CT en minder vaak biopsie.

DOELSTELLINGEN: 1) Een machine learning-model ontwikkelen op basis van QUS voor classificatie van solide hepatocellulaire carcinomen geïdentificeerd bij US en gediagnosticeerd met MRI (of biopsie indien nodig); 2) Bepaal of QUS-kaarten de visuele detectie van vermoedelijke laesies bij US kunnen verbeteren; 3) Vergelijk de prestaties van QUS- versus MRI-gebaseerde viscoelastografie voor karakterisering van laesies.

Hypothese: de onderzoekers veronderstellen dat geavanceerde QUS die voorziet in beoordeling van de visco-elasticiteit van tumoren, karakterisering van weefselstructuren met subresolutie en US-verzwakking in het kader van een machine learning-classificatiemodel, de HCC-diagnose kan verbeteren in vergelijking met standaard US.

METHODOLOGIE - Onderzoeksopzet: Dit wordt een klinische studie met twee opeenvolgende cohorten: 1) een trainingscohort van 100 patiënten met een risico op HCC om QUS-biomarkers te optimaliseren voor classificatie van solide leverlaesies met behulp van MRI en/of biopsie als gouden standaard klinische referenties; en 2) een validatiecohort van 100 patiënten om de diagnostische prestatie te bevestigen.

Gegevensanalyse: Willekeurige forests machinaal leren om QUS-classificatiemodellen te ontwikkelen. Gevoeligheid en specificiteit om diagnostische nauwkeurigheid te beoordelen, volgens MRI en/of biopsie, met bootstrap om betrouwbaarheidsintervallen met trainingsset te verkrijgen. Bevestiging van nauwkeurigheid op testset. Interobserverbeoordeling van de detecteerbaarheid van laesies op klinische B-modus US versus QUS-kaarten. Vergelijking van op US en MRI gebaseerde elasticiteit en viscositeit volgens diagnostische resultaten.